komponendi marginaaljaotuseks. Komponendi X marginaaljaotus p(xi) on määratud eeskirjaga 18. Juhusliku vektori tihedusfunktsioon. Seos jaotusfunktsiooni ja tihedusfunktsiooni vahel. Juhusliku vektori geomeetriline tähendus. Kui leidub niisugune funktsioon f(x,y), et siis nimetatakse seda juhuslikku vektorit pidevaks, funktsiooni f(x,y) aga selle juhusliku vektori tihedusfunktsiooniks. Pideva juhusliku vektori jaotustihedus e. tihedusfunktsioon on jaotusfunktsiooni teist järku segaosatuletis: . Geomeetriliselt võib funktsiooni f(x,y) kujutada mingi pinnana, mida nimetame jaotuspinnaks. 19. Juhusliku vektori keskväärtus pideval ja diskreetsel juhul. 20. Kovariatsioon ja korrelatsioon. Juhuslike suuruste X ja Y kovariatsiooniks cov(X,Y) nimetatakse arvu, mis on määratud võrdusega cov(X,Y) = E[(X - EX)(Y - EY)]. Kui juhuslike suuruste kovariatsioon on positiivne, siis mõlemad juhuslikud suurused hälbivad oma keskväärtustest ühes ja samas suunas. Kui juhuslike suuruste
Mitme muutuja funktsiooni tuletised Olgu funktsioon f ( x, y ) , siis osatuletised on f f ( x + x, y ) - f ( x, y ) = lim , x x 0 x f f ( x, y + y ) - f ( x, y ) = lim . y y 0 y Teist järku osatuletised avalduvad kujul 2 f f 2 f f = ; = ; x 2 x x y 2 y y Pideva funktsiooni korral segaosatuletis ei sõltu diferentseerimise järjekorrast 2 f f 2 f f = = yx = y x . xy x y Funktsiooni täisdiferentsiaal avaldub kujul f f df = dx + dy . x y Kui funktsioon sõltub ajast t ja kolmest ruumikoordinaadist x, y , z , siis täisdiferentsiaalist f f f f df = dt + dx + dy + dz t x y z saame avaldada ajalise täistuletise
Kasutades sündmuse tõenäosuse
kaudse arvutamise võtteid, on tuletatud alljärgnev tõenäosuse jaotus. Tõenäosus, et n võimalikust
sündmusest toimub m sündmust.
F2(x1; x2; t1; t2) = P((X(t1)
annaabi.ee 
